陈新河

　　中关村大数据产业联盟副秘书长

　　大数据AI产业创新与投资百人会(BDAI100)秘书长

　　首届“姜堰杯”全球高层次人才创新创业大赛评委会专家

　　新能源企业最强福音!!!

　　姜堰聚焦新能源、机械制造、大健康、电子信息等产业发展战略，以“赛搭台、以产引才”，大力引进海内外优秀创业人才、创业团队、创新项目汇聚姜堰，深入实施“人才强区、科技兴区”战略。

　　首届“姜堰杯”全球高层次人才创新创业大赛报名链接：

　　正文：

　　「谁掌握了数据，谁就掌握了主动权」。这是习大大在2013年7月17日视察中国科学院时指出的大数据发展之路。在信息化时代的今天，数据已经成为重要的生产要素和社会财富甚至国家间竞争的关键资源。从某种意义上说，谁能下好大数据这个先手棋，谁就能在未来的竞争中占据优势掌握主动。

　　回顾过往，2015年，十八届五中全会首次提出“国家大数据战略”，《促进大数据发展行动纲要》发布;2016年，工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划(2016-2020年)的通知，《大数据产业发展规划(2016-2020年)》开始实施;2019年，自然资源部印发《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲(2019版)》。多项政策规划的有效实施，加速了大数据国家战略的全面落地，大数据技术在多个领域(金融、经济、政务、交通、安全、法务、农业、商业等)的全面应用，带来了数万亿的经济增长。据中商产业研究院数据报告：随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2019年中国大数据市场产值将达到7150亿元。

　　时间来到了2019年，作为世界上最大的互联网市场，同时也是世界上最大的能源消费国和生产国，我国的大数据发展日异月新，党的十八大以来，在习近平网络强国战略思想的指导下，大数据产业取得突破性发展。工信部副部长陈肇雄曾透露：中国数据量年均增速超过50%，预计到2020年，数据总量全球占比将达到20%，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。在能源领域，大数据的广泛应用也积极推动了能源行业向智慧新能源的迈进，“数据化能源”促进智慧新能源变革新趋势。

　　未来新趋势

　　趋势一：大数据推动传统能源向智慧新能源迈进

　　智慧能源是以互联网技术为基础，以大数据为引擎，将电力系统与天然气网络、供热网络以及工业、交通、建筑系统等紧密耦合，进行综合采集、处理、分析和应用，横向实现电、气、热、可再生能源等“多源互补，发展能源大数据将加速推进能源产业的发展及商业模式创新。

　　大数据技术的引入，将重构智慧能源体系。从架构来看，智慧能源体系从上到下分为能也层、网络层和应用层。在能源生产端，大数据主要涉及电网安全稳定运行、节能调度、供电可靠性、设备故障和风险预警等。在应用层的用户端，大数据可以协助能源管理，反馈给电源和电网端，通过用户不同数据进行数据画像，精准匹配用户及区域的用电需求，售电公司可以根据用户的生活习惯及天气情况作出更优的电力调配计划，推动传统能源向智慧新能源的迈进。

　　能源大数据技术体系

　　2019年7月13日，美国纽约曼哈顿中城与上西区发生大规模停电，曼哈顿中心地带的时代广场、地铁站、电影院、百老汇等大片区域陷入黑暗，最严重时大约有73000用户受到影响。中国近年来几乎没有发生过大规模的停电事件，这也得益于大数据技术的在能源行业的不断深化应用以及人工智能的提前预警。

　　趋势二：工业大数据是驱动制造业转型的强力引擎

　　据悉，2018年11月，姜堰区入选2018年工业百强区。姜堰工业互联网强劲的发展势头，带动了工业大数据的应用价值持续深化。由大数据驱动的制造业转型升级，是未来制造业提升生产效率、改进产品质量、节约资源消耗、保障生产安全、优化销售服务的必经之路，

　　正如国务院发布的《中国制造2025》提到，“加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向;着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。”

　　工业大数据的产生和应用

　　无论是“德国工业4.0”还是“中国制造2025”，都提到了智能化和互联网化，而智能化和互联网化的核心是：大数据与人工智能，而首当其冲的就是工业大数据。工业大数据是制造型企业创新转型的驱动力和催化剂，也是姜堰全面迈向工业4.0的基石。具体而言，工业大数据在制造业的主要体现在数字化设计、智能化制造、网络监控和物联化关机四个方面，涵盖产品设计、制造、物流、营销和售后保障等多个环节。

　　工业大数据数据挖掘流程

　　趋势三：未来已来，智能电网VS智能电厂

　　综合来看，能源方面的大数据和AI应用主要集中两大块，一块是设备，包括智能设备设计、研发、管控、使用、检修和维护方面;一块是用户消费侧。电力方面，大数据和AI还从输送电路优化、配送电和电网安全等方面为电力赋能。除了新能源之外，现有的能源(矿物、石油和稀土等等)是很难再生的，所以能源的节约使用也是大数据和AI在能源方面一个重要的应用场景。如何利用大数据和AI技术将传统能源和新能源串联起来，使整个能源系统更加“聪明”?

　　智能电网和智能电厂应孕而生。

　　智能电网的智能主要体现在以下几个方面，如图所示：

　　实时调度及管理：实时对电网进行管理，进行积极主动的节能与增效;及时发现、诊断和消除故障隐患。

　　双向信息流：实现发电与用电的实时互动，从而可以进行发电与用电的综合调度，提高设备利用率。

　　新能源发电：新能源发电的智能接入。

　　智能数字化电厂是电力工业逐步落实工业自动化(工业4.0)，先进信息化技术(“互联网+”)，“两化融合”带来的一种最新发展趋势，是给电站添加以“智能”运行、检修、管理、决策为核心的智能化大脑。如图所示：

　　国外方面，能源大数据的应用也有不少案例及成功经验。成立于2013年西班牙公司Nnergix，利用天气数据和机器学习技术进行能源预测。可再生能源方面，美国西雅图初创公司Energsoft推出的基于AI驱动的SaaS平台，为制造和使用能源存储设备的公司提供先进的可视化和分析工具。在英国，被谷歌收购的人工智能公司DeepMind，与英国国家电网联合宣布，他们计划将DeepMind的人工智能技术添加到英国的电力系统中。该项目将处理天气预报、互联网搜索等海量数据，以开发需求激增的预测模型。

　　姜堰境内蕴藏丰富的石油和天然气资源，又是全国工业名城，掌握着丰富的制造业资源，有着大大小小上千家工厂。随着国家大数据战略的实施，加上政府的推动引导，相信姜堰在能源大数据方向有着巨大潜力和发展，未来已来，拭目以待。